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Daten- & AI-Strategie
in der Praxis -
(wann) braucht man sie
wirklich?
1
2
About me
shirin.elsinghorst@codecentric.de
Dr. Shirin Elsinghorst
● Was ist eine Datenstrategie
(DS)?
● Warum brauchen (manche)
Organisationen eine DS?
● Zeichen, dass eine DS
sinnvoll ist
● Wie wird eine DS gebaut,
implementiert und in
Betrieb gehalten?
● Case-Studies erfolgreicher
Datenstrategien
3
Was ist eine Datenstrategie?
Was ist eine AI-Strategie?
4
Woran denkt ihr bei dem
Wort?
5
Das ist KEINE
Strategie:
Reißbrett
Anleitung
übergestülpt
feststehend
von außen
vorgegeben
Was ist eine Daten-/AI-Strategie denn dann?
6
Ein (umfassender) Plan, der
beschreibt, wie eine
Organisation Daten sammelt,
speichert, analysiert und
verwendet, um ihre
Business-Ziele zu erreichen
=>AI-Readiness
Data
Governance
Data
Architecture
+ Platform
Data
Analytics
Data/AI
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Data Culture
& Data-
Thinking
AI-Thinking
Unternehmen mit erfolgreicher
Datenstrategie
8
Daten sammeln, speichern & Zugriff
ermöglichen
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Google
Objective: Data as a core asset to drive
innovation, personalize user experiences, and
expand the business ecosystem.
9
Data-Driven Decision-Making
Personalisierung durch gezielte Empfehlungen
Dynamic Pricing
Quality Control => Vertrauen
Continuous Experimentation
Customer Support
AirBnB
Objective: To create a personalized and
seamless experience for hosts and guests,
drive growth, and enhance the overall user
experience.
10
User-Centric Approach
Personalisierte Empfehlungen
Erstellung von Playlists & Radiostationen
Advertisement
Data Privacy & Security
Innovation
Spotify
Objective: Personalization, from music
recommendations to content curation and
advertising, offering a tailored experience that
keeps users engaged and coming back for
more.
Data-/AI-Driven
Business als
Marktvorteil
11
Effizienz durch
optimierte
Prozesse
Innovation
AI-Readiness
Compliance
Daten-Ethik
Warum brauchen (manche)
Organisationen eine DS?
Woran erkenne ich, dass eine DS in meinem
Unternehmen sinnvoll wäre?
12
Unorganisierte
Daten-
Umgebungen
Verpasste
Chancen (am
Markt) => AI?
Fehler/ Ausfälle /
Suboptimale
Prozesse
Fehlen einer
Data-Driven
Culture
Data-/AI-
Thinking
Enablement!
13
Priorisierung von Daten-getriebenen
Entscheidungsprozessen auf allen Ebenen => Daten als
Schlüssel-Resource für KPIs
• Strategische Nutzung von Daten => Insights,
Improvements, Innovation (AI-ready)
• Data Literacy => Daten interpretieren, hinterfragen,
Entscheidungen treffen
• Enablement & Knowledge-Sharing
• Experimentieren & Testen (fast-cycle)
• Daten-Ökosysteme für Sammlung, Speicherung &
Ermöglichung einfacher Nutzung (Zugriff)
Was bedeutet das eigentlich?
Mindset
Decision-Making
Key-Resource
Data-Driven Culture
Wie wird eine DS entwickelt, implementiert
und in Betrieb gehalten?
Vorbereitung
15
Objectives
definieren
Data
Analytics
Data
Security
Ist-Analyse
Data
Governance
Data
Architecture
Data- & AI-
Culture
Data
Platform
16
Bedarfe &
Bedürfnisse
identifizieren
● Zuhören
● Verstehen
● Nachfragen
Lösungen
entwickeln
● Konzepte zum
Leben
erwecken =>
Kreativität
Konzepte erarbeiten
● Bedarfe &
Bedürfnisse
strukturieren
● Umsetzungsziele
planen
Ganz konkret
Umsetzung & Ausführung
17
Daten
sammeln
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Training
Change
Management
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speichern
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Monitoring & Skalierung
18
Key Performance
Indicators (KPIs)
Regelmäßige
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aufnahme Kontinuierliche
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Herausforderungen
20
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• Data Governance => zentralisiert oder dezentral =>
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verschiedener Datenquellen
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überregional/international)
• Legacy Systeme: Cultural Change kann schwierig sein =>
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• Mangel an Fachkräften mit entsprechenden Skills
• Return of Interest nicht immer einfach zu demonstrieren
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Größe der
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Take-Home-Messages
Danke!
Data- &
AI-Driven-
...
…
Decision-
Making
…
Culture
Daten als
Key-
Resource
Change-
Management
Innovation
Innovative - Trustful - Competent - Pragmatic
codecentric AG
Am Mittelhafen 14
48155 Münster
Dr. Shirin Elsinghorst
Senior Data Scientist
shirin.elsinghorst@codecentric.de
www.codecentric.de
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23
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